1️⃣ AI 에이전트ChatGPT를 이용할 경우 이메일의 본문은 작성할 수 있지만 실제로 이메일을 특정 시간에 발송하는 것은 불가능함. 하지만 AI 에이전트를 이용하면 이메일 발송이라는 "실행"까지 가능하다.과거 에이전트: 특정 작업을 자동화하기 위해 하나의 고정된 알고리즘만 사용AI Agent: 사람의 개입 없이 스스로 작업을 수행하고 의사 결정을 내리는 프로그램자동화: 반복적이거나 단순한 작업을 자동으로 수행효율성: 시간과 비용 절감자율성: 사람이 일일이 지시하지 않아도, 스스로 판단하여 상황에 맞게 작업하여 수행 구분LLMRAGAI Agent핵심 역할텍스트 생성(두뇌)검색+생성(정보 수집)작업 계획+실행+재계획(작업 관리자)주요 기능질문 이해, 자연어 처리, 응답 생성외부 데이터베이스 또는 웹 검색..

문제 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42888level22019 KAKAO BLIND RECRUITMENT Q1) 문제를 어떻게 이해하셨나요?A1) 이 문제는 채팅방에서 유저의 입장, 퇴장, 닉네임 변경 기록을 바탕으로, 최종적으로 관리자가 보게 될 메시지를 출력하는 문자열 재구성 문제입니다.Q2) 풀이 전략A2) - 각 유저의 user_id별로 최신 닉네임을 저장해야 해요. → "Change"와 "Enter" 명령에서 갱신됨 - 실제 메시지를 출력하는 건 "Enter", "Leave" 명령만 해당돼요. → 출력용 메시지는 이 명령만 기록하고, 닉네임은 나중에 넣음 - 따라서, 첫 번째 패스에서는 유저 ID 기준으로 닉네임 ..

문제 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/92335level22022 KAKAO BLIND RECRUITMENT Q1) 문제를 어떻게 이해하셨나요?A1) 이 문제는 양의 정수 n을 k진수로 바꾼 후, 그 안에 0을 기준으로 나뉜 연속된 숫자들 중 소수인 수의 개수를 구하는 문제입니다. 여기서 주의할 점은, 진수 변환 이후0으로 둘러싸이거나 경계에 있는 숫자들을 소수 후보로 보고, 10진수로 해석해서 소수인지 판단해야 한다는 점입니다.Q2) 풀이 계획A2) 먼저 n을 k진수 문자열로 변환합니다. 변환된 문자열을 '0'을 기준으로 분할합니다. 각 토큰에 대해 비어 있지 않고 10진수로 변환했을 때 소수이면 결과에 포함시킵니다. 최종적..

[1] 머신러닝1. 머신러닝 (Machine Learning)1) 개념데이터를 학습하여 일정한 패턴을 발견하고 이를 기반으로 예측하거나 결정을 내리는 기술프로그래밍 언어로 명시적 규칙을 작성하는 대신, 데이터를 사용해서 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 합니다.2) 종류지도학습(Supervised Learning): 이미 레이블이 되어 정답을 알고 있는 학습 데이터를 이용하여 모델을 학습시키는 방식 (시험 성적 예측, 주가 예측, 스팸 메일 필터링)비지도학습(Unsupervised Learning): 정답을 모르는 학습 데이터를 기반으로 데이터 내 숨겨진 패턴을 학습하는 방식 (고객 세그먼트 군집화)강화학습(Reinforcement Learning): 주어진 문제의 답이 명확하게 떨어지지 않지만, 알고리..

LangChainLLM을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 오픈소스 프레임워크LLM과의 상호작용, 메모리 관리, 체인 실행, 데이터 처리 등을 통해 복잡한 AI 애플리케이션을 효율적으로 구축할 수 있음.LangGraph: 그래프 기반 모델링을 도와주는 패키지로, 여러 작업을 동시에 처리하거나 특정 조건에 따라 작업을 분기하는 복잡한 애플리케이션을 설계할 수 있음.LangSmith: LLM 애플리케이션을 디버킹, 테스트, 평가, 모니터링할 수 있는 개발자 플랫폼LangServe: REST API 배포를 도와주는 패키지, 랭체인의 체인을 REST API로 간편하게 배포할 수 있음.장점: 특정 작업을 수행할 때 원하는 기능을 손쉽게 사용할 수 있어 프로젝트의 복잡성을 줄이고 개발 효율을 극대화 함모듈성: 모든 ..

문제 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/81302#fn1level22021 카카오 채용연계형 인턴십 Q1) 이 문제를 어떻게 해석하셨나요?A1) 주어진 5개의 5x5 대기실에서 응시자 간의 거리두기 준수 여부를 확인하는 문제입니다. 각 자리에는 응시자(P), 빈 테이블(O), 파티션(X)이 있으며, 응시자 사이의 맨해튼 거리가 2 이하일 때 파티션이 없다면 거리두기 위반으로 간주합니다.Q2) 이 문제를 어떻게 풀 계획이신가요? A2)- 각 대기실을 2차원 배열로 탐색합니다.- 응시자(P)가 있는 위치를 기준으로, BFS 탐색을 수행해, 맨해튼 거리 ≤ 2의 위치에 있는 다른 P를 확인합니다. 그 사이에 X(파티션)이 없으면 실패..

문제 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/176802018 KAKAO BLIND RECRUITMENTlevel 2 Q1) 이 문제는 어떤 문제인가요?A1) 이 문제는 주어진 도시 이름들을 순차적으로 캐시에 넣으면서, LRU(Least Recently Used) 정책을 적용해 실행 시간을 계산하는 시뮬레이션 문제입니다.Q2) 이 문제를 어떻게 풀 계획이신가요?A2) 먼저 도시 이름 리스트를 순회하면서, 도시 이름을 소문자로 통일한 뒤 캐시에 있는지 확인합니다.캐시에 있으면 cache hit이므로 실행 시간 1을 더하고, 해당 도시를 가장 최근으로 갱신합니다.캐시에 없으면 cache miss이므로 실행 시간 5를 더하고, 캐시가 가득..

RAG에서의 첫번째 단계 "Query" 다루기를 더 자세히 살펴보자.질문 입력 및 변환 → 검색 및 재정렬 → 프롬프트 템플릿설정 → 문맥 구성 → 답변 생성 및 응답 제 1. Query 추론내가 말하는 추론 단계는 Query를 정확하게 이해하는 단계이다. Query가 애매하거나 multi-hop 과정을 거쳐야 하는 경우1-1. Query 재작성LLM 활용하여 의미 추론 및 재구성다중 질의 생성(multiquery generation): 질의 변형의 한 기법으로, 사용자의 원래 질문을 바탕으로 여러 개의 다양한 쿼리ㅡㄹㄹ 생성하는 방법다중 질의 생성: LLM을 사용하여 원래 질문을 다양한 관점으로 변형시켜 여러 개의 질문 생성. 동의어 사용, 질문 구조 변경, 특정 측면 강조병렬 검색: 생성된 각 쿼리..

RAG (Retrieval-Augmented Generation)LLM의 한계를 극복하기 위해 '지식 검색'과 '언어 생성'을 결합한 프레임워크RAG 동작 과정질문 이해 및 처리(Query Encoder)지식 검색(Retrieval)생성(Generaton)- 사용자의 질문을 이해하기 위한 언어 모델- 질문을 벡터 형태로 인코딩- 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색- LLM이 쿼리와 검색된 지식을 이용하여 응답 생성- LLM Prompting RAG 장단점1. 장점외부 지식 활용하여 LLM의 지식 부족 문제를 해결하고, 최신 정보 또는 특정 도메인 지식을 활용할 수 있습니다.증거를 기반 생성하여 검색된 지식 정보를 증거로 활용하여 보다 사실에 기반한 답변 생성, 생성된 답변의 출처를 명시함으로써 신뢰성..

2025년 1월 퇴사를 했다.2,3월은 누워만 있었다.4월엔 누워있다가 유럽여행을 한 달간 다녀왔다.거기서 버킷리스트 5가지나 이루었다.유럽여행은 "잃어버렸던 나를 조금 찾게 해준 여행"이었다.신기했다.5월엔 시차 적응을 핑계로 누워만 있었다.사실 아직도 시차 적응을 못했다. 아니 안했다. 그래서 약속이 있는 날엔 매우 힘들다.점점 일이 하고 싶어졌다.직무는 맞지만 회사가 나랑 너무너무너무 맞지 않아서 퇴사한 케이스라 4개월 동안의 빈둥빈둥은 나에게 투머치다.6월이 됐다. 이젠 정말 일이 하고 싶어졌다.어쨌든 취준을 본격적으로 시작하려고 한다.할게 너무 많다.내 성격상 다 완벽하게 하려고 해서 항상 하나도 제대로 못한다.그래서 이번에도 예감했다.이런식이면 또 실패할 것이라는 것을.그리고 이젠 완벽한 것은..